Информатика

1. Группировать столбцы DataFrame
2. Группировать строки DataFrame на основе условия
3. Группировать данные на основе одного или нескольких столбцов
4. Группировать данные на основе индекса

1. Для описания типов данных в столбцах
2. Для отображения сводной статистики фрейма данных
3. Для предоставления информации о пропущенных значениях
4. Для описания структуры фрейма данных

1. Количество строк и столбцов
2. Только количество строк
3. Только количество столбцов
4. Типы данных столбцов

1. df.filter(condition)
2. df.select_rows(condition)
3. df[condition]
4. df.filter_rows(condition)

1. Для отображения нескольких последних строк фрейма данных
2. Для отображения нескольких первых строк DataFrame
3. Для отображения сводной статистики фрейма данных
4. Для отображения сводной статистики фрейма данных

1. df.select_column("ColumnName")
2. df.get_column("ColumnName")
3. df["ColumnName"]
4. df.column("ColumnName")

1. Числовой индекс, начиная с 1
2. Буквенно-цифровой индекс, основанный на номере строки
3. Числовой индекс, начинающийся с 0
4. Индекс на основе даты

1. DataFrame
2. Array
3. Series  
4. List  

1. Библиотека визуализации данных
2. Библиотека машинного обучения
3. Библиотека для манипулирования и анализа данных
4. Фреймворк для веб-разработки

1.  print(df.describe())
2.  print(df.stats())
3.  print(describe(df))
4.  print(stats(df))

1. print(df.loc['cl3','cl5'])
2. print(df.loc[['cl3','cl5']])
3. print(cls.iloc[['cl3','cl5']])
4. print(df.iloc['cl3','cl5'])

1.  Возвращает количество значений в столбце
2.  Возвращает частоту встречаемости каждого уникального значения
3.  Возвращает количество строк
4.  Ничего из вышеперечисленного

1.  df.dropna()
2.  df.removena
3.  df.removenull()
4.  df.delnull()

1.  Возвращает столбцы clmn, в которых значение равно 10
2.  Вернуть все столбцы фрейма данных df со значением, равным 10
3.  Вернуть все столбцы clmn и первые 10 строк
4.  Ничего из вышеперечисленного

1.  df.clmn.astype(str)
2.  df.clmn.type(str)
3.  str(df.clmn)
4.  Ничего из вышеперечисленного

print(df.iloc[2:5]) 

1. печатает 2-й, 3-й, 4-й и 5-й столбцы фрейма данных df
2. печатает 2-й, 3-й, 4-й столбцы фрейма данных df
3. печатает 2-ю, 3-ю, 4-ю строки фрейма данных df
4. печатает 2-ю, 3-ю, 4-ю и 5-ю строки фрейма данных df

1. pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
2. pandas.Dataframe( data, index, columns, dtype, copy)
3. pandas.dataFrame( data, index, columns, dtype,)
4. pandas.dataframe( data, index, columns, dtype)

1.  двумерный массив
2.  списки, словари или серии.
3.  Pandas DataFrame
4.  Все вышеперечисленное

1. 10,5
2. 5,5 
3. 1,5 
4. 1,1

1.  Возвращает количество строк и столбцов соответственно в виде кортежа
2.  Возвращает количество столбцов и строк соответственно в виде списка
3.  Возвращает количество строк и столбцов соответственно в виде списка
4.  Возвращает количество столбцов и строк соответственно в виде кортежа